Anthropic 让 Claude 自主做对齐研究：AAR 实验验证弱到强监督
burny_tech · x · 2026-10-27
Anthropic Fellows 项目发布《Automated Alignment Researchers》研究，探索用 LLM 扩展「可扩展监督」：能否让模型帮助对齐模型自身？
- 实验设置围绕 weak-to-strong supervision：用一个较弱的模型作「教师」，向未经微调的强 base 模型演示理想输出并进行微调，再评估强模型表现。
- 为避免多个 AAR 智能体提出几乎相同的想法，研究者给每个 AAR 一个略有不同且刻意模糊的起点（如一个被建议用可解释性工具、另一个被建议重新加权数据集），此后不再干预，由它们自主提出想法、跑实验、分析结果并互相分享代码与发现。
- 背景动机：前沿模型已参与开发自己的后继者，若模型生成数百万行人类无法解析的复杂代码，判断其行为是否符合意图将变得困难，可扩展监督需要从理论走向实践。
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